Python入门与C++入门(保姆级别)

Qt C++项目集成MeloTTS.cpp:纯C++离线TTS引擎的完整实践指南 文本转语音(TTS)技术是实现人机交互和信息无障碍访问的核心功能之一,其原理是将文本数据通过声学模型和声码器转换为自然流畅的语音波形。在桌面应用开发中,TTS能够显著提升用户体验,尤其适用于教育软件、辅助工具和工业监控等需要语音播报的场景。传统的TTS方案往往面临跨平台兼容性差、依赖网络或运行时环境复杂等挑战。本文聚焦于纯C++实现的轻量级TTS引擎MeloTTS.cpp,深入探讨其在Qt C++项目中的集成方案。通过CMake构建系统管理依赖,结合Pimpl模式封装核心API,并设计异步任务队列管理语音合 阅读详情

前言:

在本文章中,我们会了解c++与Python入门的一些基础代码,了解Python与C++的不同。

1.注释

 C++的注释是://

python的注释是:#

以后C++的代码和Python的代码好解释

2.导入库

python:

import 库名称

c++:

#include <库名称>
//#在这里并不是注释的意思

在导入库中我们看不出C++与Python复杂程度的相比,但是你在初始化中就可以看到了。

3.初始化

python:

#在入门系列或者在竞赛里,一般不会用到什么库,所以初始化就不用写.

c++:

#include <iostream>
using namespace std;//在初始化中这行代码可加可不加,在输入输出里我会告诉你它有什么用处
int main()
{
  // 请在此输入您的代码
  return 0;
}

4.输入输出

python:

#输出
print("输出的东西")
#输入
input("提示语")  #默认是字符串类型

c++:

>>就像传给他的意思(->)

cin相当于输入的东西

cin >> 变量名;

就是把输入的东西传给变量

<<就像给我的意思(<-)

cout 是要输出的意思

cout << "3.1415";

把输出的东西输出.

cout << "输出的东西";    //输出,如果你加了using namespace std;那就这样写
cin >> 输入的东西给的变量;   //马上会讲什么是变量,这是加了那行代码的写法
//如果没有加using namespace std;就在开头写一个std::
std::cout << "输出的东西";
std::cin >> 输入的东西给的变量;

5.数据类型(基本上)

python有的数据类型:

英文中文表示方法或解释
int整型一个数字
str字符串用双引号单引号三引号括起来的
list列表

用中括号括起来的用,隔开的

里面数据的类型随意

bool布尔True或False
tuple元组

用括号括起来的,用,隔开的

里面数据类型随意

float浮点数

俗称小数

比如0.1

dict

字典

用大括号括起来的

每两项用:隔开

为一组

每组用,隔开

比如:a ={"ikun":114514,520:"love"}

a["ikun"]就是114514

c++有的数据类型:

英文中文

int

整型
long long长整型
string字符串
double浮点数
bool布尔类型

6.变量的定义

python:

变量名 = 变量的值
#比如:
a = 1
ikun = 114514
ss = "abc"

c++:

数据类型 变量名 = 此类型的值;

7.for循环

python:

for 变量名 in 列表名:
    #循环体
#一定要加一个tab

这叫做遍历。循环每一次的i的值,就是列表的每一号位的值,为了起到循环我们要运用range函数

range(开头,结尾,步长)

range(0,5)的值是[0,1,2,3,4]

c++:

for (int 变量名; 条件; 变量变换){
    //循环体;
}
//举个例子
for (int i; i < 10; i+=1){
    std::cout << "ikun";
}

8.while循环

python:

while 条件:
    #循环体
#还是要加一个tab

c++:

//和Python差不多
while (条件){
    //循环体;
}

9. If语句

python:

if 条件:
    #代码
elif 条件:
    #代码,只有没有进入上面的if语句,而且满足条件,才能进来
else:
    #代码,其他情况

c++:

if (条件){
    //代码
}
else if (条件){
    //代码,跟Python中的elif一样
}
else (条件){
    //代码
}

10.小游戏

python:


import random as r
while True:
    a = r.randint(1,100)
    while True:
        b = int(input())
        if b > a:
            print("big")
        elif b < a:
            print("small")
        elif b == a:
            print("ok,再来")
            break

c++:

#include <iostream>
#include <cstdlib>
int main()
{	int g = 0; 
	while (g < 10)
	{
	
		int i;
		int a = rand() % 100 +1;//rand()随机数 
		int b = 1;
		std::cout << "猜数字"<<std::endl;//输出"猜数字"
		for (i = 1; i <= 10; i++)
		{
	
		std::cout << "猜猜随机数是多少 (1~100)"<<std::endl; 
		std::cin >> b;	//输入 
		//判断大小  
		if (b==a)
		{
			std::cout<<" 猜对了 "<<std::endl;
			i = 11;
		}
		else if (b < a)
		{
			std::cout<<"小了小了 "<<std::endl;
		}
		else
		{
			std::cout<<"大了大了"<<std::endl;
		}
		
		}
	}
	return 0;
}

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; 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nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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从这四种语言的难度、受欢迎度还有作用以及优点缺点给大家做一个全面的分析,我们可以从中了解其区别,以及难易程度。至于今后可以用到的或者是前景问题,根据自己的职业发展大家可以自己做个分析python小作品教学。最后会总结一下他们层级问题。① Python所有方向的学习路线图,清楚各个方向要学什么东西② 600多节Python课程视频,涵盖必备基础、爬虫和数据分析③ 100多个Python实战案例,含50个超大型项目详解,学习不再是只会理论④ 20款主流手游迫解 爬虫手游逆行迫解教程包。

2401_82891133的博客 794

使用Miniconda安装llama-cpp-python本地运行

利用Miniconda创建独立Python环境,结合llama-cpp-python在CPU上高效运行量化后的大语言模型,无需GPU依赖,适合边缘设备、教学演示与科研实验,实现轻量、可复现的本地推理。

weixin_30356433的博客 1109

Python 与 C/C++ 交互小结

Python 与 C/C++ 交互可以分为以下3类: Python 拓展 Python 嵌入 Python 调用 一 Python 拓展 介绍:在 Python 程序中调用 C/C++ 编写的裤 目的: 提高关键代码的性能 引入 C/C++ 成熟的功能库 方式:Cython, SWIG, ctypes, CFFI 形式:Python 为主程序,C/C++ 通过 .dll/.so 形式使...

寒风的技术博客 2658
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